Enterprise RAG 2.0 : Graphes de Connaissances, Recherche Hybride et Routage Réflexif
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Le découpage naïf de documents en fragments vectoriels produit trop d'hallucinations en entreprise. RAG 2.0 associe recherche sémantique et lexicale, graphes de connaissances (GraphRAG) et vérification réflexive pour atteindre une exactitude documentaire sans faille.
1. Échecs du RAG Naïf Face aux Données Métier Complexes
01Les embeddings denses peinent sur les identifiants techniques et les clauses juridiques précises, tandis que le découpage arbitraire égare les liens logiques globaux.
2. Recherche Hybride et Reranking par Modèles Cross Encoder
02L'association de vecteurs denses et de recherche lexicale (BM25), filtrée par un modèle de reranking puissant, garantit que seuls les extraits les plus pertinents atteignent le LLM.
3. GraphRAG : Structuration des Données en Graphes de Connaissances
03La modélisation des entités et de leurs relations permet de répondre à des questions transversales couvrant des centaines de rapports confidentiels.
4. Boucles d'Auto-Évaluation et Réécriture Autonome des Requêtes
04L'agent examine la cohérence du contexte avant de formuler sa réponse, relançant des recherches ciblées si des zones d'ombre persistent.
RAG 2.0 garantit la fiabilité absolue indispensable aux déploiements d'IA générative en entreprise.
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